灰度共生矩阵造句

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利用灰度共生矩阵提取图像的纹理特征量。
包括边缘检测、颜色直方图、灰度共生矩阵纹理分析、矩方法形状特征提取。
在此基础上，利用图像的灰度共生矩阵，统计出反应纹理一致性、纹理对比、纹理的熵和纹理相关性的数量值。
通过对温室黄瓜斑疹病和角斑病的处理研究发现，利用灰度共生矩阵方法提取出来的惯性值是识别这两种病害较好的特征参量之一。
灰度共生矩阵法是一种有效的统计方法，本文实现了从灰度共生矩阵抽取统计特征来进行基于纹理的检索。
摘要为了实现木材分类识别的自动化，应用灰度共生矩阵建立了木材纹理的参数体系，并进行了分类研究。
对富含纹理图像，采用纹理特征表达会更有效，颜色的二维统计方式?灰度共生矩阵是常用方法。
通过傅立叶频谱和灰度共生矩阵特征量的提取对图像进行纹理分析，由于不同磨损机制的作用，图像纹理具有不同的特性。
摘要为了可观地评价皮肤的质地，采用图像纹理分析中的空间灰度共生矩阵法提取皮肤纹理图像的重要特征，建立一种新的人脸皮肤纹理的测量识别模型。
针对粮虫的灰度图像，提取出基于灰度直方图、游程长度和灰度共生矩阵的27个纹理特征，并对提取的形态学特征进行归一化处理。
用灰度共生矩阵造句挺难的，這是一个万能造句的方法
基于这一分析结果，本文利用灰度共生矩阵及其特征参量，提取图像的纹理特征，并利用所提取的纹理特征设计一种结合灰度和纹理特征的区域增长算法以实现纹理图像的分割。
作者首先采用rgb颜色空间处理法、 yiq颜色空间处理法、二值化图像处理法、灰度共生矩阵处理法、形状分析法对图像进行处理，处理后所得到的数据再用参数稳定性处理法处理，这样，就将图像与与其所在过程结合起来，实践证明，运用这样的处理方法所得到的识别效果较好。
论文的第一部分介绍了进行纹理特征研究的一些典型的方法，利用其中的基于统计的纹理分析法中的灰度共生矩阵以及灰度一梯度共生矩阵法，分析了卫星云图上五类区域的纹理特性；第二部分主要介绍了遥感图像分类原理以及神经网络中的bp算法，在对算法原理进行深入理解的基础上，把纹理特征与神经网络进行组合，实现对卫星云图进行分类分析；第三部分内容是在前面图像分类结果的基础上，对序列图像用相关匹配法进行运动分析，反演云迹风风场。
首先对采集到图像进行预处理，然后采用空间灰度共生矩阵法提取纹理图像的5个特征，最后通过tfbp网络对皮肤纹理图像的训练与分类识别实验结果很好的证明了这种纹理分析与测量方法的有效性。
第三章对纹理学原理与其主要研究方法进行了分析，然后结合工件表面图像特征，研究了纹理学特征分析的经典方法?灰度共生矩阵法，并结合工件表面图像，分析了工件表面纹理在归一化灰度共生矩阵中所表现出的特点。
我们在hsl色彩空间提取出能够良好再现原图像主色调的n种颜色，作为图像的颜色特征，利用灰度共生矩阵方法计算图像的四个特征值作为图像的纹理特征。基于图像的上述特征矢量，采用线性加权方式综合颜色特征和纹理特征，实现对图像库中相似图像的检索。
其次,本文研究了舌质苍老与舌质娇嫩的分类,先应用算法在舌边自动选取了子图像作为研究对象,然后应用灰度共生矩阵方法对这些子图像进行了特征提取和分类,取得了不错的结果。
在这一部分，采用了两种不同的纹理特征描述方法，分别是： ( 1 )利用图像灰度直方图距离度量图像纹理的相似度； ( 2 )利用图像灰度共生矩阵的四个特征值：均匀度、对比度、相关和熵所构筑的向量距离来度量图像纹理的相似度。
文中基于已经过图像预处理的sar图像数据，应用灰度共生矩阵法，研究了常用于sar图像分类的几种纹理特征量，包括差方差、差平均、差熵、对比度、能量、方差、和方差、逆差矩、相关等，进行了特征提取。